一位客戶把他跟 AI 兩天的對話傳給我，問我為什麼還是不能用。我看了大概十分鐘，回他一句：你的表單欄位名稱改過，但存資料那邊還在用舊的。

他很驚訝，也有點不甘心。同樣一個問題，為什麼差這麼多？

我先講清楚：不是我比較聰明。差距在於我手上有一份他沒有的「錯誤型錄」，看到症狀就知道往哪裡翻。AI 沒有消除這個差距，它只是讓兩邊都更快開始。

一、工程師不是在讀程式，是在對型錄

做網站十幾年，我踩過的坑會累積成一種直覺：哪些第三方服務容易出問題、哪種資料組合會讓程式炸掉、改了 A 通常會連帶影響哪裡、哪些地方不能亂動。

這些東西不在畫面上，也不在任何一本書裡。它是一份型錄，用時間跟失敗換來的。

所以「十分鐘看出來」的意思不是我讀完了所有程式碼。是我看到「改了欄位之後就壞」這個症狀，型錄裡對應的可能原因只有兩三個，我從最常見的那個開始對，第一個就中。

你沒有型錄，所以你面對的是無限多個可能原因。這不是能力問題，是庫存問題。而庫存這種東西，沒有辦法在兩天內補起來，也沒有必要。

二、你的兩天到底花在哪

我看了他的對話紀錄，兩天的內容大概是這樣的循環：

描述問題，AI 給修改，重新整理畫面，還是不行，把「還是不行」貼回去，AI 再給另一個修改。

每一輪都在改，但沒有一輪在縮小範圍。AI 每次都給一個看起來合理的猜測，他每次都照做，等於兩個人都在猜，只是其中一個猜得比較有自信。

更麻煩的是，每一輪的修改都留在程式裡。兩天下來，原本一個問題，旁邊多了七八處為了修它而加上去的東西。最後真正的原因被埋在那些修補底下，連我看都要多花幾分鐘先把它們撥開。

專業的人用 AI，是把原本的判斷放大：我判斷問題在哪一層，讓 AI 去那一層改。非專業的人用 AI，常常是用大量試錯來補償缺少的判斷：不知道在哪一層，所以每一層都試。

同一個功能，一邊十分鐘就判斷、修改、驗證完；另一邊花了幾小時甚至幾天，最後得到一個「目前好像可以用」的版本。這是兩種不同的用法，不是同一種用法的快慢。

三、你可以借用的三個習慣

型錄借不來，但工程師的幾個習慣可以借。

第一，先重現再修。在改任何東西之前，先確定你能穩定讓問題出現：做什麼、每次都壞。不能穩定重現的問題，改了也不知道有沒有好。「有時候會壞」不是一個可以修的狀態，先把它變成「這樣做就會壞」。

第二，先縮小範圍再問。問題是「表單送不出去」，那先分：畫面上有沒有反應？有反應但資料沒進來？資料進來了但信沒寄？每分一次，可能的原因就少一半。你問 AI 的時候，要問的是縮小後的那一格，不是整個表單。

第三，預期跟實際分開寫。「應該看到報名成功，實際看到空白頁」跟「壞掉了」是完全不同的資訊量。你寫得越具體，AI 猜的空間越小。

這三件事不需要懂程式，需要的是不要急著改。急著改是最貴的習慣，因為每一次改都在把問題往更深的地方推。

四、這是背景差異，不是智力差異

我認識一些很會用 AI 衝功能的人，他們沒有經歷過那個「測試要能重複跑」的年代，所以預設就是「測試等於叫 AI 測」。這不是他們比較笨，是他們的型錄裡沒有那一頁。

反過來說，你的型錄也不是空的。你對自己的客人、你的產品、你的流程，比任何工程師都清楚。很多 bug 的根源其實是「這個流程本來就不該這樣走」，這一頁在你手上，不在他手上。

工程師十分鐘看得出程式的問題，但看不出你的客人為什麼會那樣操作。這兩份型錄要合起來，問題才真的解得掉。

所以下次卡住的時候，先問自己一句：我現在是在縮小範圍，還是在換一個猜法？如果是後者，再改十次也還是兩天。

如果你做到一半卡住，可以把狀況寫信給我。我每週會在電子報聊這類做網站、用 AI 的判斷，訂閱在這裡：https://iamlouis.ai/subscribe/edm